neuroinformatics-unit/movement

해결하는 문제

DeepLabCut 및 SLEAP와 같은 딥러닝 도구는 비디오에서 동물의 움직임을 높은 정확도로 추적할 수 있지만, 결과 트랙을 처리하는 표준화된 방법은 없습니다. 연구자들은 연구에 사용하기 전에 이러한 트랙을 정리, 시각화 및 정량화해야 하는 경우가 많습니다. movement는 다양한 도구와 파일 형식에 걸쳐 모션 트랙을 분석하기 위한 일관되고 모듈식 인터페이스를 제공하여 이러한 격차를 메웁니다.

작동 방식

movement는 동물의 움직임 트랙을 로드, 정리, 시각화 및 정량화하도록 설계된 Python 함수 및 데이터 구조 세트를 제공합니다. 인기 있는 추적 프레임워크와 파일 형식을 지원하도록 구축되어 사용자는 분석 파이프라인을 다시 작성하지 않고도 DeepLabCut, SLEAP 등의 데이터로 작업할 수 있습니다. 이 도구 상자는 또한 napari 뷰어와 통합되어 사용자가 추적 데이터를 탐색하고 검사할 수 있는 대화형 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

대상 사용자

이 도구 상자는 신경과학, 생체역학, 보전, 행동학과 같은 분야에서 딥러닝 기반 모션 추적을 사용하는 연구자와 과학자를 대상으로 합니다. 원래 사용한 추적 도구에 관계없이 추적 후 동물 위치 데이터를 처리하는 안정적이고 표준화된 방법이 필요한 모든 사람을 위한 것입니다.

주요 기능

• 여러 추적 프레임워크의 모션 트랙을 처리하기 위한 통일된 인터페이스 제공
• 데이터 정리, 시각화 및 모션 정량화 도구 포함
• DeepLabCut 및 SLEAP가 사용하는 인기 있는 파일 형식 지원
• 대화형 데이터 탐색을 위해 napari를 통한 그래픽 사용자 인터페이스 제공
• 신경정보학 유닛의 기여로 오픈 소스 커뮤니티 주도 프로젝트로 설계